Notice bibliographique
Résumé
An after dinner speaker should stimulate the mind without disturbing the digestion.The title of my talk is "Federalism with Two Languages."I hope the topic of federalism will stimulate the intellect, and I hope to succeed in discussing two languages without disturbing anyone's digestion.Federalism is a system of sharing governance at difference levels, especially the federal or central level, and the provincial or state level.Canada, the United States, andGermany are examples of federal systems.In contrast to federalism, the unitary state is a system with a single government that divides the nation into departments for purposes of administration.The departments do not have their own governors, merely administrators.France and Japan are usually cited as examples of unitary states.Federalism is a prominent system in the 20 th century that I expect to become prominent in the 21 st century.Alexis de Toqueville made penetrating observations of the young American republic, which helped to create its conception of itself.Speaking of the United States de Toqueville said "the federal system was created with the intention of combining the different advantages which result from the magnitude and littleness of nations."The economic analysis of law reformulates de Toqueville's problem as "finding the optimal number of governments.2 I will explain this general problem and then relate it to a country with more than one linguistic group.The Optimal Number of Governments 1 I wish to thank Chris Swain for transcribing and editing this lecture.2 I introduced this phrase in Part 2 of my book, The Strategic Constitution (2000), upon which this lecture draws.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».